elasi timp, nu exista' nici o interdictie ca sa nu descoperim
toate elementele si relatiile.

Sa vedem procesul ceva mai in detaliu. Orice model are tendinta de a fi armonic cu
el insusi deci de a fi stabil. Asta inseamna ca, dupa orice modificare, modelul
trebuie sa evolueze singur pentru ca orice simulare pe acel model sa reconfirme
toate datele acelui model (asta inseamna ca modelul este stabil).

Daca, in urma unei simulari, modelul are o dizarmonie, modelul trebuie sa se
corecteze singur, bazat sau nu pe IR, pentru a elimina acesta dizarmonie.

Asa cum am spus, un model are tendinta de a fi armonic cu el insusi. Faptul ca un
model este armonic nu inseamna, numai datorita acestui lucru, ca modelul reflecta
corect realitatea externa asociata. Un model armonic inseamna doar ca, in baza
tuturor informatiilor obtinute din realitatea externa, nu se detecteaza o
dizarmonie in constructia acelui model, nimic mai mult.

Un model armonic este un model stabil. Asta inseamna ca orice simulare pe un model
dat va reconfirma modelul in aceasi forma.

Aceasta este una dintre multele deficiente de proiectare ale creierului.
Realitatea a fost definita ca totalitatea informatiilor care sunt sau ar putea fi
generate de un model dat. Garantia realitatii este armonia modelului iar armonia
nu este o garantie ca realitatea externa este reflectata corect de model, oriunde
si oricind. Armonia este doar o garantie ca toate informatiile disponibile au fost
corelate astfel ca, orice informatie confirma orice alta informatie generata de
model si asta e tot.

Proiectantul a atenuat aceasta deficienta de proiectare prin existenta multor
modele integrate intr-o structura complexa, in mod armonic. Orice model nou va fi
acceptat in structura de modele daca se poate integra in mod armonic. Intreaga
structura de modele trebuie sa fie armonica pentru a fi stabila. Asta inseamna, de
exemplu, ca orice adevar generat de un model trebuie sa fie acceptat in mod
armonic de orice alt model al creierului. De fapt, asta este conditia de hardware
ca un model nou sa fie integrat in structura de modele existente.

Exista insa si probleme date de aceasta structura. Astfel, daca un model nou are
probleme de integrare, de obicei modelul cel nou ar trebui sa fie modificat pentru
a fi compatibil cu structura de modele. Din nefericire, atunci cind noul model
este cel "corect" si structura de modele este "gresita", creierul are mari
dificu